mybatis源码解读(七)：Executor详解

骑猪看日落 2023-02-21 09:20 26阅读 0赞

## 功能 ##

在 mybatis 中执行语句时，有个非常重要的类就是 Executor，Executor 有些类似是mybatis的心脏，它负责这次语句执行操作的资源调度、流程执行等功能。Executor是一个接口，它有几个实现类，在前边sqlsession构建时已经分析过，mybatis默认的策略是 SimpleExecutor ，它完全继承自 BaseExecutor，没有特殊的地方。  
Execute所要完成的工作：

1.  根据当前配置的id找到MappedStatement，然后处理sqlSource拿到BoundSource，在这里会顺便去检查一下paramterMapping是不是正确如果有的话。
2.  创建一个 CacheKey，CacheKey的作用是作为缓存的key，既然要能成为key就得保证唯一，CacheKey会将你当前要操作的关于sql的一些重要信息以栈(list)的方式存储到CacheKey中来保证唯一，在之后的流程执行的时候会一个个弹出来，可以保证顺序，这是一个很巧妙的设计，通过这种方式保证每个重要参数都不会丢失并且还能保证执行顺序。
3.  执行sql语句，以query来讲，执行的时候会去判断有没有开启二级缓存，然后有没有允许每次执行刷新清空缓存，然后判断一级缓存中是否缓存(一级缓存是默认开启的，每次查询都会强制缓存一份结果，有策略控制)，然后就是准备statement语句调用驱动去执行，封装返回结果。

## UML ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTgy_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
Executor在mybatis中有三个实现类，baseExecutor是一个基类，包含一些共有的功能。

*  SimpleExecutor 不做任何处理，普通的执行器
 *  ReuseExecutor 复用已经处理好的语句，也就是prepareStatement，在本次会话中再次调用时不会再去解析，有些场景下可以考虑使用这个节省性能
 *  BatchExecutor 允许批量操作，批量场景多的情况下可以考虑使用这个

CachingExecutor 是一个封装执行器，类似装饰者模式，在原有的模式上封装了一些功能，二级缓存就是在 CachingExecutor 中控住的。

## 代码详解 ##

DefaultSqlSession的selectOne方法内部其实是很简单的，它将MappedStatement的 id 以及入参传入进来，在内部会去调用selectList方法，结果只取第一个元素，如果返回的结果超过1则会报错，这个错误大家也熟悉，是经常见的一个错误，就是这里报出来的。

User user = sqlSession.selectOne("org.apache.ibatis.test.UserMapper.selectById", 1);
    
    // selectOne方法，在内部调用selectList方法
    public <T> T selectOne(String statement, Object parameter) { 
        // Popular vote was to return null on 0 results and throw exception on too many.
        List<T> list = this.selectList(statement, parameter);
        if (list.size() == 1) { 
          return list.get(0);
        } else if (list.size() > 1) { 
          throw new TooManyResultsException("Expected one result (or null) to be returned by selectOne(), but found: " + list.size());
        } else { 
          return null;
        }
      }

selectList() 方法中继续调用一个重载方法，在这里有一个类是RowBounds，这个类是mybatis的默认分页，内部有offset以及limit等属性来控制分页，limit的默认值是Integer的最大值  
selectList 重载方法中会根据你传入进来的id 去configuration中获取到当前的MappedStatement，然后调用executor去执行query()方法，这里的executor其实是CachingExecutor ，这个在sqlsession的获取时说明过。

public <E> List<E> selectList(String statement, Object parameter, RowBounds rowBounds) { 
        try { 
          MappedStatement ms = configuration.getMappedStatement(statement);
          return executor.query(ms, wrapCollection(parameter), rowBounds, Executor.NO_RESULT_HANDLER);
        } catch (Exception e) { 
          throw ExceptionFactory.wrapException("Error querying database. Cause: " + e, e);
        } finally { 
          ErrorContext.instance().reset();
        }
      }

CachingExecutor 的方法逻辑中分这几步，第一步是获取 BoundSql ，第二部是根据查询条件构造 CacheKey ，第三步是执行query方法

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler) throws SQLException { 
    	// 第一步获取BoundSql 
        BoundSql boundSql = ms.getBoundSql(parameterObject);
        // 第二步获取 CacheKey 
        CacheKey key = createCacheKey(ms, parameterObject, rowBounds, boundSql);
        // 第三步查询
        return query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }

Boundsql是sql语句在执行时的最终状态，sqlSource是mybatis在解析过程中可以存储到configuration中的形态，到了执行时会在这里将sql解析成为Boundsql，在Boundsql中有sql(调用sqlNode的apply方法解析后的sql)，入参mapping，parameterObject(入参参数)，metaParameters(反射工具类)这些信息，方便在之后的执行时使用。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMDYzMTgy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
getBoundSql()方法中，主要逻辑在 DynamicSqlSource.getBoundSql() 方法中，在其内会去循环调用所有SqlNode的apply()方法解析sql，包括 $ \{\}这种替换成相应的值，$ \{\}这种替换是在apply()中完成的，之前是根据配置属性，这里是根据入参。  
再解析完sqlNode之后这里的sql已经全部都是静态文本了，之后会去重新构建解析一次sqlSource，防止之前有些没有替换掉的 \# \{\} 处理完，这里的解析肯定会返回staticSqlSource类型，再次调用getBoundSql就会拿到BoundSql

public BoundSql getBoundSql(Object parameterObject) { 
        BoundSql boundSql = sqlSource.getBoundSql(parameterObject);
    	/.../
        return boundSql;
      }
     // sqlSource.getBoundSql（）
    public BoundSql getBoundSql(Object parameterObject) { 
        DynamicContext context = new DynamicContext(configuration, parameterObject);
        // 执行各个sqlNode的apply方法去解析动态Sql，循环调用
        rootSqlNode.apply(context);
        // SqlSourceBuilder，主要是替换 #{}占位符，
        SqlSourceBuilder sqlSourceParser = new SqlSourceBuilder(configuration);
        Class<?> parameterType = parameterObject == null ? Object.class : parameterObject.getClass();
        SqlSource sqlSource = sqlSourceParser.parse(context.getSql(), parameterType, context.getBindings());
        // 调用 staticSource()的方法
        BoundSql boundSql = sqlSource.getBoundSql(parameterObject);
        context.getBindings().forEach(boundSql::setAdditionalParameter);
        return boundSql;
      }

rootSqlNode.apply(context) 这个方法其实是调用的MixedSqlNode.apply方法，之前解析的时候应该已经说明，在内部可以看到会去循环调用apply()方法

public boolean apply(DynamicContext context) { 
        contents.forEach(node -> node.apply(context));
        return true;
      }

之后SqlSource的parse()与之前的parse方法一致，不多做介绍，在getBoundSql()方法中其实也是很简单，就是同构构造方法构造了一个BoundSql

public BoundSql getBoundSql(Object parameterObject) { 
        return new BoundSql(configuration, sql, parameterMappings, parameterObject);
      }

回到 CachingExecutor 的query方法中，获取到BoundSql 之后就是构造CacheKey，缓存的唯一key，具体逻辑是在 BaseExecutor 类的 createCacheKey 方法中，他会将当前MappedStatement的id，分页逻辑的起始位置，最大长度以及sql都以类似栈(List)结构的形势存储起来并且根据算法计算一个hash值

public CacheKey createCacheKey(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, BoundSql boundSql) { 
        if (closed) { 
          throw new ExecutorException("Executor was closed.");
        }
        CacheKey cacheKey = new CacheKey();
        // id
        cacheKey.update(ms.getId());
        cacheKey.update(rowBounds.getOffset());
        cacheKey.update(rowBounds.getLimit());
        // sql
        cacheKey.update(boundSql.getSql());
        List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings();
        TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry = ms.getConfiguration().getTypeHandlerRegistry();
        // 不配置parameterMapping的话这段逻辑没什么用
        for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) { 
          if (parameterMapping.getMode() != ParameterMode.OUT) { 
            Object value;
            String propertyName = parameterMapping.getProperty();
            if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) { 
              value = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);
            } else if (parameterObject == null) { 
              value = null;
            } else if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) { 
              value = parameterObject;
            } else { 
              MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);
              value = metaObject.getValue(propertyName);
            }
            cacheKey.update(value);
          }
        }
        // 当前环境的id也会塞进去
        if (configuration.getEnvironment() != null) { 
          // issue #176
          cacheKey.update(configuration.getEnvironment().getId());
        }
        return cacheKey;
      }

update方法内部是一个算法，会去计算hashcode并且与之前的相乘，到时候取的时候则根据hashcode一个个逆向回来，保证每个参数都会被用到，这种设计的方式其实还是很巧妙的。

public void update(Object object) { 
        int baseHashCode = object == null ? 1 : ArrayUtil.hashCode(object);
    
        count++;
        checksum += baseHashCode;
        baseHashCode *= count;
    
        hashcode = multiplier * hashcode + baseHashCode;
    
        updateList.add(object);
      }

之后就是重载的query方法了，这里有个二级缓存的逻辑需要注意一下，首先会获取当前statmentt的cache，如果有的话就去看是否配置了使用缓存，如果配置了则会去查询缓存，如果没有则走db，并且将查询的结果塞到 TransactionalCacheManager 这个类中，TransactionalCacheManager 就是保管缓存的一个类。

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameterObject, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql)
          throws SQLException { 
        // 二级缓存，会获取当前statmentt的cache，如果有的话就去看是否配置了使用缓存，如果配置了则继续
        Cache cache = ms.getCache();
        if (cache != null) { 
          // 如果有必须要则会去刷新缓存
          flushCacheIfRequired(ms);
          if (ms.isUseCache() && resultHandler == null) { 
            ensureNoOutParams(ms, boundSql);
            @SuppressWarnings("unchecked")
            List<E> list = (List<E>) tcm.getObject(cache, key);
            if (list == null) { 
              list = delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
              tcm.putObject(cache, key, list); // issue #578 and #116
            }
            return list;
          }
        }
        // 没有二级缓存则走普通查询
        return delegate.query(ms, parameterObject, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
      }

delegate.query() 方法其实调用的是 BaseExecutor 类的query，这里本来应该是SimpleExecutor，但是因为SimpleExecutor什么都没有做完全继承自BaseExecutor ，所以实际的执行者还是BaseExecutor ，在query方法中，首先会根据配置确定是否要清除localCache 中的缓存，然后就是执行查询，最后会根据你配置的localcache的缓存策略去判断是否保留本地缓存。  
mybatis默认是开启着一个本地缓存的，也就是一级缓存，它会将查询的结果默认塞到这个本地缓存中，下一次来查询的时候就可以从这个缓存中获取结果，这个逻辑是必须要走的，不过是有策略可以控制这个缓存的生效策略。  
在configuration中可以配置LocalCacheScope，有两种：  
SESSION 本次会话内都会保留缓存  
STATEMENT 每次语句执行完就清除掉

public <E> List<E> query(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException { 
        // 如果需要清理缓存则需要清理缓存
        if (queryStack == 0 && ms.isFlushCacheRequired()) { 
          clearLocalCache();
        }
        List<E> list;
        try { 
          // 查询计数器，queryStack是保证递归的时候全部结束掉再处理是否要清楚 localCache 中的一级缓存
          queryStack++;
          list = resultHandler == null ? (List<E>) localCache.getObject(key) : null;
          if (list != null) { 
            handleLocallyCachedOutputParameters(ms, key, parameter, boundSql);
          } else { 
            list = queryFromDatabase(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, key, boundSql);
          }
        } finally { 
          queryStack--;
        }
        if (queryStack == 0) { 
          for (DeferredLoad deferredLoad : deferredLoads) { 
            deferredLoad.load();
          }
          // 会根据LocalCacheScope缓存策略去判断是否清楚本地缓存
          deferredLoads.clear();
          if (configuration.getLocalCacheScope() == LocalCacheScope.STATEMENT) { 
            // issue #482
            clearLocalCache();
          }
        }
        return list;
      }

queryFromDatabase方法中，是通过环绕的方式将localCache中设值，具体的查询方法是在doQuery中

private <E> List<E> queryFromDatabase(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, CacheKey key, BoundSql boundSql) throws SQLException { 
        List<E> list;
        // 预设一个缓存占位
        localCache.putObject(key, EXECUTION_PLACEHOLDER);
        try { 
          list = doQuery(ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
        } finally { 
          localCache.removeObject(key);
        }
        // 执行完后塞进去
        localCache.putObject(key, list);
        // 三种执行语句，如果是 CALLABLE 语句则会往 localOutputParameterCache 设置一份
        if (ms.getStatementType() == StatementType.CALLABLE) { 
          localOutputParameterCache.putObject(key, parameter);
        }
        return list;
      }

doQuery方法是个抽象方法，具体的实现逻辑是在各自的实现类中，这里是在SimpleExecutor中，它的逻辑也很简单，就是构建StatementHandler ，构建mysql的statement，然后通过handler去执行。

public <E> List<E> doQuery(MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException { 
        Statement stmt = null;
        try { 
          Configuration configuration = ms.getConfiguration();
          // 构建StatemenHandler
          StatementHandler handler = configuration.newStatementHandler(wrapper, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
          // 构造statment
          stmt = prepareStatement(handler, ms.getStatementLog());
          // 执行statement
          return handler.query(stmt, resultHandler);
        } finally { 
          closeStatement(stmt);
        }
      }

查询数据并且封装结果是在StatementHandler 中完成，Executor负责的资源调度任务到这里就已经结束了。

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